基于MATLAB的车牌识别系统设计与实现

通过对车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别进行研究,提出了一种车牌识别系统的设计和实验仿真方法。该方法首先采用基于Canny算子边缘检测和数学形态学相结合的方法定位出车牌,进行二值化、滤波和形态学开运算后使用投影二分法分割出7个车牌字符,最后使用模板匹配和特征统计相结合的方法识别出车牌字符。试验表明该方法是有效的、可行的,与传统使用单一算法相比较,该方法大大提高了车牌识别系统的正确率。     

基于Matlab的车牌识别系统研究

车牌识别系统在现代化交通道路体系中应用广泛,主要应用在高速公路的电子测速、交通路口的违章监控等场景,对于实现交通智能化管理、维护社会稳定具有重要的意义。设计了一种基于Matlab的车牌识别系统,以某小区车库车辆识别系统拍摄的车辆照片为基础,解决了字符分割中两个字符投影连接无法分割的问题和字符“1”与“I”投影宽度较小致尺寸调整异常的问题,该系统算法简单实用,可以快速、准确地对蓝色车牌进行识别。     

车牌识别预处理优化的研究与实现

车牌识别包括车牌图像的预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等重要的部分,其中车牌图像预处理和定位的优劣直接决定着车牌识别准确率的高低。提出了图像预处理的优化方法和步骤,并且在计算机中进行了实现;同时给出和比较了一些典型定位的方法。     

一种新的面向字符分割的车牌图像预处理方法

首先进行图像增强以滤除噪声、校正不均匀光照,增强对比度,然后分析了车牌的倾斜模式,提出了一种新的车牌倾斜校正方法。该方法采用水平和垂直边缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角度并通过垂直边缘检测进行上下位置精定位,对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正。实验结果表明,该方法简单实用,对光照不均、低对比度、污迹及倾斜等退化图像具有很好的鲁棒性。     

大学校园汽车车牌的号码识别简易系统设计

通过Matlab设计软件,结合教学实践一体化研究出汽车号码识别简易系统,该系统可以迅速地识别出校园内行驶的车辆车牌号码.车牌的号码识别系统是现在交通智能管理中很关键的一项工作,车牌识别系统可以让校园的车辆管理更方便快捷.     

基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.     

基于图像的车牌识别

基于图像的车牌识别是图像识别领域的重要研究课题之一。本论文采用MATLAB编程实现该车牌识别系统,综合使用多种方法提高系统的有效识别能力。首先,对图像进行预处理。其次,采用了一种结合字符边缘和形态学的车牌定位算法。接着,根据分割出的车牌区域,采用一种水平和垂直投影相结合的车牌字符分割法,完成单个字符的分割。最后,运用模板匹配的方法实现字符识别。     

基于数学形态学的车牌定位研究与实现

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节,定位的准确率是衡量系统性能的重要技术指标.针对预处理后的灰度图像,利用了数学形态学的腐浊、膨胀以及开、闭等运算,消除无用信息和噪音,然后计算出图像中连通区域的面积,并根据图像的实际情况确定面积阈值.研究并提出了基于形态学综合考虑车牌特征的算法.给出了从图像预处理到车牌定位的完整实现过程及结果.实验分析表明该算法克服了单一特征算法因不完备而引起识别率低的缺点,具有良好的定位效果.     

一种车牌图像的预处理方法

在获取车牌原始图像时,往往是比较凌乱的,而且由于拍摄角度的不同,所得到的图像会模糊不清,对后期处理带来了不同程度的影响.为了进一步显示出车牌图像的特征,从图像信息中找出车牌信息的凸显因素,需要有关人员在车牌定位之前对车辆图像预处理.使用了CCD数码相机实时抓拍,然后将抓拍的图像通过计算机把模拟信号转换成数字信号,提出一种图像灰度化的预处理方法,不仅能够提高图像对比度、清除噪声,还有助于去除多余干扰、背景等信息.通过实验,该方法能有效地对车牌进行预处理,降低伪车牌出现的频率,达到了较好的实验效果.     

车牌识别系统的设计与实现

汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明,本文提出的方法具有良好的识别性能。     

基于DSP的车牌识别系统研究

介绍了一种基于TMS320DM6437硬件平台,运用数字图像处理的知识来实现汽车车牌的自动识别功能。对目前使用的车牌预处理、车牌定位技术与字符分割等算法进行了实验分析。     

基于颜色特征和边缘检测的车牌识别算法

完整的车牌识别系统由车牌定位、字符分割和字符识别三部分组成,针对车牌定位和字符分割两项核心技术,对传统算法进行了改进,提出了一种新的车牌定位和字符分割的算法,解决了传统算法易受噪声干扰且识别率不高的问题.该算法利用颜色特征和边缘检测技术实现对车牌的精准定位,并利用倾斜校正和垂直扫描技术实现了对字符的分割,最后结合神经网...     

字符分割前车牌图像的预处理

本文针对车牌图像的特点提出了一种针对字符分割的车牌图像预处理方法。该方法首先将定位出的彩色图片进行彩色图像的灰度化处理,再进行目标增强、二值化、去除铆钉干扰、倾斜校正,从而实现车牌的精确定位,为字符分割做好准备。实验结果表明,该方法处理效果好,对光照不均、对比度低、污迹及倾斜度较大的车牌图像具有很好的鲁棒性。     

车牌自动识别的算法研究与实现

基于MATLAB对车牌自动识别系统中的算法进行研究,详细阐述车牌自动识别过程中的车牌定位、字符分割、字符识别的算法思想及算法实现。通过对一些车牌图像进行测试,获得较高的车牌自动识别准确率,表明算法具有可靠可行性。     

基于OpenCV和卷积神经网络的车牌识别研究

车牌识别在高速收费口、小区车辆出入口、停车场自动收费系统等方面得到越来越多的应用,这在一定程度上可以减少交通道路的拥挤,缓解交通压力.本文应用OpenCV库相关功能完成车牌的定位以及字符的分割,在此基础上利用TensorFlow框架的Keras模块搭建卷积神经网络,对车牌中的汉字、数字和字母分别进行识别,其中车牌汉字模...     

融合特征和先验知识的车牌字符图像检测算法

提出一种融合车牌字符切割后的二值字符图像的结构特征及对应的彩色小字符图像的颜色信息对车牌分割后的小字符图像进行真伪字符图像区分,以此达到检测字符图像目的的算法。为满足实时车牌对时间响应的要求,对车牌字符切割得到的灰度图像作快速二值化,在二值化的图像上提取结构信息,结合车牌字符分布的特点去除了大部分非颜色车牌的伪字符图像。对于难以从结构上进行字符检测的颜色车牌伪字符图像,在结构特征分析的基础上再次通过从彩色图像提取的颜色信息进行相似性分析,排除伪字符图像。对候选字符图像融合大间隔这个先验知识得到输出的字符图像。实验结果表明算法有良好的字符检测效果,可以用于实时车牌识别系统中作为字符切割后期处理一部分。     

基于小波变换和反馈的车牌字符分割

提出一种基于小波变换和反馈的车牌字符分割算法.首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割.第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈.在字符识别反馈中,对字符区域图像的垂直投影进行小波变换,利用其低频系数重构垂直投影;最后根据纹理特征进行字...     

基于灰度图像的车牌识别系统

本文提出了一种基于灰度图像的车牌识别系统。车牌识别系统主要包括车牌定位和字符识别。为了快速准确地进行车牌定位,本文提出了一种基于字符连接特征的定位算法。在识别系统中,我们采用了一种二次字符识别的算法。     

车牌识别关键技术的应用研究

车牌识别系统包括图像预处理、车牌定位与提取、字符分割和字符识别等几大模块。对这些关键技术、算法进行了研究,分析了现有方案的优缺点,结合我国车牌的特点与系统的实际应用,对一些关键技术进行了优化,提出了相应的解决方案,并实现了车牌自动识别系统。